Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.
# RStudio sulla gestione dell' SageMaker IA di Amazon
I seguenti argomenti forniscono informazioni sulla gestione RStudio su Amazon SageMaker AI. Ciò include informazioni sulla configurazione RStudio dell'ambiente, sulle sessioni utente e sulle risorse necessarie. Per informazioni su come utilizzare RStudio sull' SageMaker intelligenza artificiale, consulta[RStudio sulla guida per l'utente di Amazon SageMaker AI](rstudio-use.md).
Per informazioni sulla creazione di un dominio Amazon SageMaker AI con RStudio enabled, consulta[Panoramica del dominio Amazon SageMaker AI](gs-studio-onboard.md).
Per informazioni sulle AWS regioni in cui RStudio è supportata l' SageMaker intelligenza artificiale, consulta[Regioni e quote supportate](regions-quotas.md).
**Topics**
+ [
# Ottieni una RStudio licenza
](rstudio-license.md)
+ [
# RStudio Controllo delle versioni
](rstudio-version.md)
+ [
# Rete e storage
](rstudio-network.md)
+ [
# RStudioServerPro tipo di istanza
](rstudio-select-instance.md)
+ [
# Aggiungi un URL RStudio Connect
](rstudio-configure-connect.md)
+ [
# Aggiornare l'URL RStudio del Package Manager
](rstudio-configure-pm.md)
+ [
# Crea un dominio Amazon SageMaker AI con RStudio l'utilizzo di AWS CLI
](rstudio-create-cli.md)
+ [
# Aggiungi RStudio supporto a un dominio esistente
](rstudio-add-existing.md)
+ [
# Immagini personalizzate con un' RStudio SageMaker intelligenza artificiale
](rstudio-byoi.md)
+ [
# Crea un utente da utilizzare RStudio
](rstudio-create-user.md)
+ [
# Accedi RStudio come altro utente
](rstudio-login-another.md)
+ [
# Termina le sessioni per un altro utente
](rstudio-terminate-another.md)
+ [
# Usa la dashboard amministrativa RStudio
](rstudio-admin.md)
+ [
# Spegnere RStudio
](rstudio-shutdown.md)
+ [
# Fatturazione e costi
](rstudio-billing.md)
+ [
# Diagnostica i problemi e ottieni supporto
](rstudio-troubleshooting.md)
# Ottieni una RStudio licenza
RStudio su Amazon SageMaker AI è un prodotto a pagamento e richiede che ogni utente disponga di una licenza appropriata. Le licenze per RStudio Amazon SageMaker AI possono essere ottenute direttamente da RStudio PBC o acquistando un abbonamento a Posit Workbench on Marketplace. AWS Per i clienti esistenti di Posit Workbench Enterprise, le licenze vengono rilasciate senza costi aggiuntivi. Per utilizzare una RStudio licenza con Amazon SageMaker AI, devi prima avere una RStudio licenza valida registrata con AWS License Manager. Per le licenze acquistate direttamente tramite Rstudio PBC, è necessario creare una concessione di licenze per il tuo AWS Account. Contatta RStudio per l'acquisto diretto delle licenze o per abilitare le licenze esistenti in. AWS License Manager Per ulteriori informazioni sulla registrazione di una licenza con AWS License Manager, consulta [Licenze emesse dal venditore in AWS License Manager](https://docs.aws.amazon.com/license-manager/latest/userguide/seller-issued-licenses.html).
I seguenti argomenti mostrano come acquisire e convalidare una licenza concessa da RStudio PBC.
**Ottieni una licenza RStudio **
1. Se non disponi di una RStudio licenza, puoi acquistarne una dal AWS Marketplace o direttamente da RStudio PBC.
+ Per acquistare un abbonamento dal AWS Marketplace, completa i passaggi per [sottoscrivere un contratto SaaS](https://docs.aws.amazon.com/marketplace/latest/buyerguide/buyer-saas-products.html) cercando **Posit Platform (RStudio on SageMaker)**. Per soddisfare la licenza, verrai reindirizzato a un modulo esterno al AWS Marketplace. Devi fornire informazioni aggiuntive, tra cui il nome e l’indirizzo e-mail della tua azienda. Se non riesci ad accedere al modulo per fornire il nome dell'azienda e un'email di contatto, crea un ticket con Posit Support all'[indirizzo https://support.posit. co/hc/en-us/requests/new](https://support.posit.co/hc/en-us/requests/new)con i dettagli sull'acquisto.
+ Per acquistare direttamente da RStudio PBC, vai su [RStudio Prezzi](https://www.rstudio.com/pricing/) o contatta [sales@rstudio.com](mailto:sales@rstudio.com). Quando acquisti o aggiorni una RStudio licenza, devi fornire l' AWS account che ospiterà il tuo dominio Amazon SageMaker AI.
Se disponi di una RStudio licenza esistente, contatta il tuo rappresentante di RStudio vendita o [sales@rstudio.com](mailto:sales@rstudio.com) per aggiungere RStudio Amazon SageMaker AI alla tua licenza Posit Workbench Enterprise esistente o per convertire la tua licenza Posit Workbench Standard. Il rappresentante RStudio di vendita ti invierà il modulo d'ordine elettronico appropriato.
1. RStudio concede una licenza Posit Workbench al tuo AWS Account tramite la AWS License Manager regione Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale). Sebbene la RStudio licenza sia concessa nella regione Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale), la licenza può essere utilizzata in qualsiasi AWS regione RStudio in cui è supportata l' SageMaker IA di Amazon. Puoi aspettarti che il processo di concessione della licenza venga completato entro tre giorni lavorativi dalla condivisione AWS dell'ID del tuo account con RStudio.
1. Quando questa licenza viene concessa, riceverai un'email dal tuo rappresentante di RStudio vendita con le istruzioni per accettare la concessione della licenza.
**Convalida la RStudio licenza da utilizzare con Amazon SageMaker AI**
1. Accedi alla AWS License Manager console nella stessa regione del tuo dominio Amazon SageMaker AI. Se lo utilizzi AWS License Manager per la prima volta, AWS License Manager ti chiede di concedere l'autorizzazione all'uso. AWS License Manager
1. Seleziona **Inizia a usare AWS License Manager**.
1. Seleziona `I grant AWS License Manager the required permissions` e seleziona **Concedi autorizzazioni**.
1. Vai a **Licenze concesse** nel pannello di sinistra.
1. Seleziona la concessione della licenza con `RSW-SageMaker` come `Product name` e seleziona **Visualizza**.
1. Dalla pagina dei dettagli della licenza, seleziona **Accetta e attiva la licenza**.
**RStudio dashboard amministrativa**
È possibile utilizzare la dashboard RStudio amministrativa per visualizzare il numero di utenti associati alla licenza seguendo la procedura descritta di seguito[Usa la dashboard amministrativa RStudio](rstudio-admin.md).
# RStudio Controllo delle versioni
**Importante**
Le politiche IAM personalizzate che consentono ad Amazon SageMaker Studio o Amazon SageMaker Studio Classic di creare SageMaker risorse Amazon devono inoltre concedere le autorizzazioni per aggiungere tag a tali risorse. L’autorizzazione per aggiungere tag alle risorse è necessaria perché Studio e Studio Classic applicano automaticamente tag a tutte le risorse che creano. Se una policy IAM consente a Studio e Studio Classic di creare risorse ma non consente l'etichettatura, possono verificarsi errori AccessDenied "" durante il tentativo di creare risorse. Per ulteriori informazioni, consulta [Fornisci le autorizzazioni per etichettare SageMaker le risorse AI](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions).
[AWS politiche gestite per Amazon SageMaker AI](security-iam-awsmanpol.md)che danno i permessi per creare SageMaker risorse includono già le autorizzazioni per aggiungere tag durante la creazione di tali risorse.
Questa guida fornisce informazioni sull'aggiornamento della `2025.05.1+513.pro3` versione per RStudio on SageMaker AI. A partire dal 31 ottobre 2025, verranno creati nuovi domini con RStudio supporto alla versione. Posit Workbench `2025.05.1+513.pro3` Questo vale per le applicazioni `RStudioServerPro` e le applicazioni predefinite `RSessionGateway`.
Le seguenti sezioni forniscono informazioni sulla versione. `2025.05.1+513.pro3`
## Aggiornamenti della versione più recente
La RStudio versione più recente è`2025.05.1+513.pro3`.
+ Versioni R supportate:
+ 4.5.1
+ 44.3
+ 4.4.0
+ 43.3
+ 4.2.3
+ 42,1
+ 4.1.3
+ 40,2
Per ulteriori informazioni sulle modifiche in questa versione, consulta [https://docs.posit.co/ide/news/](https://docs.posit.co/ide/news/).
**Nota**
Per garantire la compatibilità, si consiglia di utilizzare RSessions un prefisso che corrisponda alla versione correntePosit Workbench.
Se vedi il seguente avviso, c'è una mancata corrispondenza tra la versione `RSession` e la Posit Workbench versione utilizzata RStudio in SageMaker AI. Per risolvere questo problema, aggiorna la RStudio versione del dominio. Per informazioni sull'aggiornamento della RStudio versione, consulta[Effettua l'aggiornamento alla nuova versione](rstudio-version-upgrade.md).
```
Session version 2024.04.2+764.pro1 does not match server version 2025.05.1+513.pro3 - this is an unsupported configuration, and you may experience unexpected issues as a result.
```
## Controllo delle versioni
Attualmente esistono due versioni Posit Workbench supportate dall' SageMaker IA.
+ Ultima versione: `2025.05.1+513.pro3`
Data di deprecazione: 5 dicembre 2026
+ Versione precedente: `2024.04.2+764.pro1`
Data di deprecazione: 30 aprile 2026
**Nota**
Sebbene sia possibile continuare a creare nuovi domini con la versione precedente `2024.04.2+764.pro1` fino al 30/04/2026 aggiungendo esplicitamente la versione quando si crea il dominio tramite CLI, consigliamo vivamente ai clienti di iniziare a utilizzare la versione in tutti i domini. `2025.05` POSIT ha smesso di fornire correzioni di vulnerabilità per. `2024.04.2+764.pro1`
Le versioni `2023.03.2-547.pro5` e `2022.02.2-485.pro2` sono obsolete e non sono più supportate. Consigliamo di eseguire l’aggiornamento alla versione più recente.
La Posit Workbench versione predefinita selezionata da SageMaker AI dipende dalla data di creazione del dominio.
+ Per i domini creati dopo il 31 ottobre 2025, la versione `2025.05.1+513.pro3` è la versione selezionata di default.
+ Per i domini creati dopo il 4 settembre 2024 e prima del 31 ottobre 2025, la versione `2024.04.2+764.pro1` è la versione selezionata di default. Puoi aggiornare i tuoi domini alla versione più recente (`2025.05.1+513.pro3`) impostandola come versione predefinita per il dominio. Per ulteriori informazioni, consulta [Effettua l'aggiornamento alla nuova versione](rstudio-version-upgrade.md).
**Nota**
La versione predefinita `RSessionGateway` dell'applicazione corrisponde alla versione corrente dell'applicazione `RStudioServerPro`.
La tabella seguente elenca l'immagine ARNs per entrambe le versioni. Regione AWS Questi ARNs vengono passati come parte di un `update-domain` comando per impostare la versione desiderata.
| Region | `2024.04.2+764.pro1` Immagine ARN | `2025.05.1+513.pro3` Immagine ARN |
| --- | --- | --- |
| us-east-1 | arn:aws:sagemaker:us-east-1:081325390199:image/rstudio-workbench-2024.04-sagemaker-1.1 | arn:aws:sagemaker:us-east-1:081325390199:image/rstudio-workbench-2025.05-sagemaker-1.0 |
| us-east-2 | arn:aws:sagemaker:us-east-2:429704687514:image/rstudio-workbench-2024.04-sagemaker-1.1 | arn:aws:sagemaker:us-east-2:429704687514:image/rstudio-workbench-2025.05-sagemaker-1.0 |
| us-west-1 | arn:aws:sagemaker:us-west-1:742091327244:image/rstudio-workbench-2024.04-sagemaker-1.1 | arn:aws:sagemaker:us-west-1:742091327244:image/rstudio-workbench-2025.05-sagemaker-1.0 |
| us-west-2 | arn:aws:sagemaker:us-west-2:236514542706:image/rstudio-workbench-2024.04-sagemaker-1.1 | arn:aws:sagemaker:us-west-2:236514542706:image/rstudio-workbench-2025.05-sagemaker-1.0 |
| af-south-1 | arn:aws:sagemaker:af-south-1:559312083959:image/rstudio-workbench-2024.04-sagemaker-1.1 | arn:aws:sagemaker:af-south-1:559312083959:image/rstudio-workbench-2025.05-sagemaker-1.0 |
| ap-east-1 | arn:aws:sagemaker:ap-east-1:493642496378:image/rstudio-workbench-2024.04-sagemaker-1.1 | arn:aws:sagemaker:ap-east-1:493642496378:image/rstudio-workbench-2025.05-sagemaker-1.0 |
| ap-south-1 | arn:aws:sagemaker:ap-south-1:394103062818:image/rstudio-workbench-2024.04-sagemaker-1.1 | arn:aws:sagemaker:ap-south-1:394103062818:image/rstudio-workbench-2025.05-sagemaker-1.0 |
| ap-northeast-2 | arn:aws:sagemaker:ap-northeast-2:806072073708:image/rstudio-workbench-2024.04-sagemaker-1.1 | arn:aws:sagemaker:ap-northeast-2:806072073708:image/rstudio-workbench-2025.05-sagemaker-1.0 |
| ap-southeast-1 | arn:aws:sagemaker:ap-southeast-1:492261229750:image/rstudio-workbench-2024.04-sagemaker-1.1 | arn:aws:sagemaker:ap-southeast-1:492261229750:image/rstudio-workbench-2025.05-sagemaker-1.0 |
| ap-southeast-2 | arn:aws:sagemaker:ap-southeast-2:452832661640:image/rstudio-workbench-2024.04-sagemaker-1.1 | arn:aws:sagemaker:ap-southeast-2:452832661640:image/rstudio-workbench-2025.05-sagemaker-1.0 |
| ap-northeast-1 | arn:aws:sagemaker:ap-northeast-1:102112518831:image/rstudio-workbench-2024.04-sagemaker-1.1 | arn:aws:sagemaker:ap-northeast-1:102112518831:image/rstudio-workbench-2025.05-sagemaker-1.0 |
| ca-central-1 | arn:aws:sagemaker:ca-central-1:310906938811:image/rstudio-workbench-2024.04-sagemaker-1.1 | arn:aws:sagemaker:ca-central-1:310906938811:image/rstudio-workbench-2025.05-sagemaker-1.0 |
| eu-central-1 | arn:aws:sagemaker:eu-central-1:936697816551:image/rstudio-workbench-2024.04-sagemaker-1.1 | arn:aws:sagemaker:eu-central-1:936697816551:image/rstudio-workbench-2025.05-sagemaker-1.0 |
| eu-west-1 | arn:aws:sagemaker:eu-west-1:470317259841:image/rstudio-workbench-2024.04-sagemaker-1.1 | arn:aws:sagemaker:eu-west-1:470317259841:image/rstudio-workbench-2025.05-sagemaker-1.0 |
| eu-west-2 | arn:aws:sagemaker:eu-west-2:712779665605:image/rstudio-workbench-2024.04-sagemaker-1.1 | arn:aws:sagemaker:eu-west-2:712779665605:image/rstudio-workbench-2025.05-sagemaker-1.0 |
| eu-west-3 | arn:aws:sagemaker:eu-west-3:615547856133:image/rstudio-workbench-2024.04-sagemaker-1.1 | arn:aws:sagemaker:eu-west-3:615547856133:image/rstudio-workbench-2025.05-sagemaker-1.0 |
| eu-north-1 | arn:aws:sagemaker:eu-north-1:243637512696:image/rstudio-workbench-2024.04-sagemaker-1.1 | arn:aws:sagemaker:eu-north-1:243637512696:image/rstudio-workbench-2025.05-sagemaker-1.0 |
| eu-south-1 | arn:aws:sagemaker:eu-south-1:592751261982:image/rstudio-workbench-2024.04-sagemaker-1.1 | arn:aws:sagemaker:eu-south-1:592751261982:image/rstudio-workbench-2025.05-sagemaker-1.0 |
| sa-east-1 | arn:aws:sagemaker:sa-east-1:782484402741:image/rstudio-workbench-2024.04-sagemaker-1.1 | arn:aws:sagemaker:sa-east-1:782484402741:image/rstudio-workbench-2025.05-sagemaker-1.0 |
### Modifiche alle immagini BYOI
Se si utilizza un'immagine BYOI con RStudio e si aggiorna la `RStudioServerPro` versione in uso`2025.05.1+513.pro3`, è necessario aggiornare le immagini personalizzate per utilizzare la `2025.05.1+513.pro3` versione e ridistribuire quella esistente. RSessions Se si tenta di caricare un'immagine non compatibile in un RSession dominio che utilizza la `2025.05.1+513.pro3` versione, l' RSession operazione non riesce perché non è in grado di analizzare i parametri ricevuti. Per evitare errori, aggiorna tutte le immagini personalizzate distribuite nell'applicazione `RStudioServerPro` esistente.
L'`RSW_VERSION`in the Dockerfile deve essere coerente con la Posit Workbench versione utilizzata RStudio in SageMaker AI. È possibile convalidare la versione corrente in Posit Workbench. A tale scopo, usa il nome della versione che si trova nell'angolo inferiore sinistro della pagina di dell’utilità di avvio Posit Workbench.
```
ARG RSW_VERSION=2025.05.1+513.pro3
ENV RSTUDIO_FORCE_NON_ZERO_EXIT_CODE="1"
ARG RSW_NAME=rstudio-workbench
ARG OS_CODE_NAME=jammy
ARG RSW_DOWNLOAD_URL=https://s3.amazonaws.com/rstudio-ide-build/server/${OS_CODE_NAME}/amd64
RUN RSW_VERSION_URL=`echo -n "${RSW_VERSION}" | sed 's/+/-/g'` \
&& curl -o rstudio-workbench.deb ${RSW_DOWNLOAD_URL}/${RSW_NAME}-${RSW_VERSION_URL}-amd64.deb \
&& gdebi -n ./rstudio-workbench.deb
```
# Effettua l'aggiornamento alla nuova versione
I domini esistenti che utilizzano la versione `2024.04.2+764.pro1` possono essere aggiornati alla versione `2025.05.1+513.pro3` in due modi:
+ Crea un nuovo dominio da AWS CLI con RStudio enabled.
+ Aggiorna un dominio esistente per utilizzare la versione `2025.05.1+513.pro3`.
La procedura seguente mostra come eliminare l' RStudio applicazione per un dominio esistente, impostare la versione predefinita su `2025.05.1+513.pro3` e quindi creare un' RStudio applicazione.
1. Eliminare l'applicazione `RStudioServerPro` e tutte le applicazioni `RSessionGateway` associate al dominio esistente. Per informazioni su come trovare il tuo ID dominio, consulta [Visualizzazione dei domini](domain-view.md). Per ulteriori informazioni sull'eliminazione delle applicazioni, consulta [Spegnere RStudio](rstudio-shutdown.md).
```
aws sagemaker delete-app \
--region region \
--domain-id domainId \
--user-profile-name domain-shared \
--app-type RStudioServerPro \
--app-name default
```
1. Se il dominio utilizza una RStudio versione`2024.04.2+764.pro1`, aggiorna il dominio per impostarlo `2025.05.1+513.pro3` come Posit Workbench versione predefinita. Il `SageMakerImageArn` valore nel `update-domain` comando seguente specifica la RStudio `2025.05.1+513.pro3` versione come predefinita. Questo ARN deve corrispondere alla Region in cui si trova il tuo dominio. Per un elenco di tutte le opzioni disponibili ARNs, vedere[Controllo delle versioni](rstudio-version.md#rstudio-version-new).
Passa un ruolo di esecuzione ARN per il dominio che fornisce le autorizzazioni per aggiornare il dominio.
```
aws sagemaker update-domain \
--region region \
--domain-id domainId \
--domain-settings-for-update "{\"RStudioServerProDomainSettingsForUpdate\":{\"DefaultResourceSpec\": {\"SageMakerImageArn\": \"arn-for-2025.05.1+513.pro3-version\", \"InstanceType\": \"system\"}, \"DomainExecutionRoleArn\": \"execution-role-arn\"}}"
```
1. Crea una nuova applicazione `RStudioServerPro` nel dominio esistente.
```
aws sagemaker create-app \
--region region
--domain-id domainId \
--user-profile-name domain-shared \
--app-type RStudioServerPro \
--app-name default
```
L’applicazione `RStudioServerPro` è ora aggiornata alla versione `2025.05.1+513.pro3`. Ora puoi riavviare le tue applicazioni `RSessionGateway`.
# Effettua il downgrade a una versione precedente
È possibile eseguire manualmente il downgrade della versione dell' RStudio applicazione esistente alla `2024.04.2+764.pro1` versione corrente.
**Per eseguire il downgrade a una versione precedente**
1. Eliminare l'applicazione `RStudioServerPro` associata al dominio esistente. Per informazioni su come trovare il tuo ID dominio, consulta [Visualizzazione dei domini](domain-view.md).
```
aws sagemaker delete-app \
--domain-id domainId \
--user-profile-name domain-shared \
--app-type RStudioServerPro \
--app-name default
```
1. Passa l'ARN `2024.04.2+764.pro1` corrispondente per la tua Region come parte del comando `update-domain`. Per un elenco di tutte le opzioni disponibili ARNs, consulta[Controllo delle versioni](rstudio-version.md#rstudio-version-new). Devi inoltre passare un ruolo di esecuzione ARN per il dominio che fornisce le autorizzazioni per aggiornare il dominio.
```
aws sagemaker update-domain \
--region region \
--domain-id domainId \
--domain-settings-for-update "{\"RStudioServerProDomainSettingsForUpdate\":{\"DefaultResourceSpec\": {\"SageMakerImageArn\": \"arn-for-2024.04.2+764.pro1-version\", \"InstanceType\": \"system\"}, \"DomainExecutionRoleArn\": \"execution-role-arn\"}}"
```
1. Crea una nuova applicazione `RStudioServerPro` nel dominio esistente. La RStudio versione predefinita è. `2024.04.2+764.pro1`
```
aws sagemaker create-app \
--domain-id domainId \
--user-profile-name domain-shared \
--app-type RStudioServerPro \
--app-name default
```
Per l’applicazione `RStudioServerPro` è ora stato eseguito il downgrade alla versione `2024.04.2+764.pro1`.
# Rete e storage
L'argomento seguente descrive le considerazioni relative all'accesso alla rete e all'archiviazione dei dati RStudio per l'istanza. Per informazioni generali sull'accesso alla rete e sull'archiviazione dei dati quando si utilizza Amazon SageMaker AI, consulta[Protezione dei dati in Amazon SageMaker AI](data-protection.md).
**Volumi Amazon EFS**
RStudio su Amazon SageMaker AI condivide un volume Amazon EFS con l'applicazione Amazon SageMaker Studio Classic nel dominio. Quando l' RStudio applicazione viene aggiunta a un dominio, SageMaker AI crea una cartella denominata `shared` nella directory Amazon EFS. Se questa `shared` cartella viene eliminata o modificata manualmente, l' RStudio applicazione potrebbe non funzionare più. Per ulteriori informazioni sul volume Amazon EFS, consulta [Gestisci il tuo volume di storage Amazon EFS in Amazon SageMaker Studio Classic](studio-tasks-manage-storage.md).
**Pacchetti e script installati**
I pacchetti che si RStudio installano dall'interno rientrano nell'ambito del profilo utente. Ciò significa che il pacchetto installato persiste anche dopo l' RSession arresto, il riavvio e continua RSessions per ogni profilo utente in cui è installato. Gli script R salvati in si RSessions comportano allo stesso modo. Entrambi i pacchetti e gli script R vengono salvati nel volume Amazon EFS dell'utente.
**Encryption** (Crittografia)
RStudio su Amazon SageMaker AI supporta la crittografia a riposo.
**Utilizzo RStudio in modalità solo VPC**
RStudio su Amazon SageMaker AI supporta [AWS PrivateLink](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/endpoint-services-overview.html)l'integrazione. Con questa integrazione, puoi utilizzare l' SageMaker intelligenza artificiale RStudio in modalità solo VPC senza accesso diretto a Internet. Quando si utilizza RStudio in modalità solo VPC, i gruppi di sicurezza vengono gestiti automaticamente dal servizio. Ciò include la connettività tra il tuo e il tuo RServer . RSessions
Per l'utilizzo RStudio in modalità solo VPC è necessario quanto segue. Per ulteriori informazioni su come selezionare un VPC, consulta [Scelta di un Amazon VPC](onboard-vpc.md).
+ Una sottorete privata con accesso a Internet per effettuare una chiamata ad Amazon SageMaker AI & License Manager o agli endpoint Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) per SageMaker Amazon AI e License Manager.
+ Il dominio non può avere più di due gruppi di sicurezza associati.
+ Un ID del gruppo di sicurezza da utilizzare con il dominio nelle impostazioni del dominio. Questo deve consentire tutti gli accessi in uscita.
+ Un ID del gruppo di sicurezza da utilizzare con l'endpoint Amazon VPC. Questo gruppo di sicurezza deve consentire il traffico in entrata dall’ID del gruppo di sicurezza del dominio.
+ Endpoint Amazon VPC per e. `sagemaker.api` AWS License Manager Deve trovarsi nello stesso Amazon VPC della sottorete privata.
# RStudioServerPro tipo di istanza
Quando si decide quale tipo di istanza Amazon EC2 utilizzare per l'app, RStudio ServerPro il fattore principale da considerare è la larghezza di banda. La larghezza di banda è importante perché l' RStudioServerPro istanza è responsabile della fornitura dell' RStudio interfaccia utente a tutti gli utenti. Ciò include flussi di lavoro complessi relativi all'interfaccia utente, come la generazione di figure, animazioni e la visualizzazione di molte righe di dati. Pertanto, potrebbe verificarsi un peggioramento delle prestazioni dell'interfaccia utente a seconda del carico di lavoro di tutti gli utenti. Di seguito sono riportati i tipi di istanza disponibili da utilizzare per RStudioServerPro. Per informazioni sui prezzi di queste istanze, consulta la pagina [ SageMakerdei prezzi di Amazon](https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/).
+ `system`: questo tipo di istanza è consigliato per i domini con un utilizzo ridotto dell’interfaccia utente.
**Nota**
Il valore `system` viene tradotto in `ml.t3.medium`.
+ `ml.c5.4xlarge`: questo tipo di istanza è consigliato per i domini con un uso moderato dell'interfaccia utente.
+ `ml.c5.9xlarge`: questo tipo di istanza è consigliato per i domini con un uso intensivo dell'interfaccia utente.
**Modifica del tipo di RStudio istanza**
Per modificare il tipo di istanza della tua RStudioServerPro, passa il nuovo tipo di istanza come parte di una chiamata al comando `update-domain` CLI. È quindi necessario eliminare l'RStudioServerProapp esistente utilizzando il comando `delete-app` CLI e creare una nuova RStudio ServerPro app utilizzando il comando CLI`create-app`.
# Aggiungi un URL RStudio Connect
RStudio Connect è una piattaforma di pubblicazione per applicazioni Shiny, report R Markdown, dashboard, grafici e altro ancora. RStudio Connect semplifica l'analisi dell'apprendimento automatico e della scienza dei dati rendendo i contenuti di hosting semplici e scalabili. Se disponi di un server RStudio Connect, puoi impostare il server come luogo predefinito in cui vengono pubblicate le app. Per ulteriori informazioni su RStudio Connect, consulta [RStudio Connect](https://www.rstudio.com/products/connect/).
Quando effettui l'onboarding su RStudio sul dominio Amazon SageMaker AI, non viene creato un server RStudio Connect. Puoi creare un server RStudio Connect su un'istanza Amazon EC2 per utilizzare il dominio Connect with SageMaker Amazon AI. Per informazioni su come configurare il server RStudio Connect, consulta [Host RStudio Connect e Package Manager per lo sviluppo di machine RStudio learning su Amazon SageMaker AI](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/host-rstudio-connect-and-package-manager-for-ml-development-in-rstudio-on-amazon-sagemaker/).
**Aggiungi un URL RStudio Connect**
Se disponi di un URL RStudio Connect, puoi aggiornare l'URL predefinito in modo che gli RStudio utenti possano pubblicare su di esso.
1. Vai alla pagina **Domini**.
1. Seleziona il dominio desiderato.
1. Scegli **Impostazioni del dominio**.
1. In **Impostazioni generali**, seleziona **Modifica**.
1. Nella nuova pagina, seleziona **RStudio Impostazioni** sul lato sinistro.
1. In **RStudio Connect URL**, inserisci l'URL di RStudio connessione da aggiungere.
1. Selezionare **Invia**.
**CLI**
Puoi impostare un URL RStudio Connect predefinito quando crei il tuo dominio. L'unico modo per aggiornare l'URL di RStudio Connect da AWS CLI è eliminare il dominio e crearne uno nuovo con l'URL RStudio Connect aggiornato.
# Aggiornare l'URL RStudio del Package Manager
RStudio Package Manager è un server di gestione degli archivi utilizzato per organizzare e centralizzare i pacchetti all'interno dell'organizzazione. Per ulteriori informazioni su RStudio Package Manager, vedere [RStudio Package Manager](https://www.rstudio.com/products/package-manager/). Se non fornisci il tuo URL Package Manager, il dominio Amazon SageMaker AI utilizza il repository predefinito di Package Manager quando effettui l'onboarding RStudio seguendo i passaggi indicati. [Panoramica del dominio Amazon SageMaker AI](gs-studio-onboard.md) Per ulteriori informazioni, consulta [Host RStudio Connect e Package Manager per lo sviluppo di machine RStudio learning su Amazon SageMaker AI](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/host-rstudio-connect-and-package-manager-for-ml-development-in-rstudio-on-amazon-sagemaker/). La procedura seguente descrive come aggiornare l’URL di Gestore dei pacchetti.
**Aggiorna l'URL Gestore pacchetti**
Puoi aggiornare l'URL del Package Manager usato per il tuo dominio RStudio -enabled come segue.
1. Vai alla pagina **Domini**.
1. Seleziona il dominio desiderato.
1. Scegli **Impostazioni del dominio**.
1. In **Impostazioni generali**, seleziona **Modifica**.
1. Nella nuova pagina, seleziona **RStudio Impostazioni** sul lato sinistro.
1. In **RStudio Package Manager**, inserisci l'URL RStudio del tuo Package Manager.
1. Selezionare **Invia**.
**CLI**
L'unico modo per aggiornare l'URL del Package Manager da AWS CLI è eliminare il dominio e crearne uno nuovo con l'URL aggiornato del Package Manager.
# Crea un dominio Amazon SageMaker AI con RStudio l'utilizzo di AWS CLI
**Importante**
Le politiche IAM personalizzate che consentono ad Amazon SageMaker Studio o Amazon SageMaker Studio Classic di creare SageMaker risorse Amazon devono inoltre concedere le autorizzazioni per aggiungere tag a tali risorse. L’autorizzazione per aggiungere tag alle risorse è necessaria perché Studio e Studio Classic applicano automaticamente tag a tutte le risorse che creano. Se una policy IAM consente a Studio e Studio Classic di creare risorse ma non consente l'etichettatura, possono verificarsi errori AccessDenied "" durante il tentativo di creare risorse. Per ulteriori informazioni, consulta [Fornisci le autorizzazioni per etichettare SageMaker le risorse AI](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions).
[AWS politiche gestite per Amazon SageMaker AI](security-iam-awsmanpol.md)che danno i permessi per creare SageMaker risorse includono già le autorizzazioni per aggiungere tag durante la creazione di tali risorse.
L'argomento seguente mostra come effettuare l'onboarding nel dominio Amazon SageMaker AI con RStudio abilitato utilizzando. AWS CLI Per effettuare l'onboarding utilizzando il Console di gestione AWS, vedi. [Panoramica del dominio Amazon SageMaker AI](gs-studio-onboard.md)
## Prerequisiti
+ Installazione e configurazione [AWS CLI versione 2](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/install-cliv2.html)
+ Configurazione di [AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-configure-quickstart.html#cli-configure-quickstart-config) con credenziali IAM
## Creazione di un ruolo `DomainExecution`
Per avviare l' RStudio app, devi fornire un `DomainExecution` ruolo. Questo ruolo viene utilizzato per determinare se RStudio deve essere avviato come parte della creazione di domini Amazon SageMaker AI. Questo ruolo viene utilizzato anche da Amazon SageMaker AI per accedere alla RStudio licenza e ai RStudio log push.
**Nota**
Il `DomainExecution` ruolo deve avere almeno AWS License Manager le autorizzazioni per accedere alla RStudio licenza e le CloudWatch autorizzazioni per inviare i log nel tuo account.
La procedura seguente mostra come creare il ruolo `DomainExecution` con AWS CLI.
1. Crea un archivio denominato `assume-role-policy.json` con i seguenti contenuti.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Action": "sts:AssumeRole",
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": [
"sagemaker.amazonaws.com"
]
}
}
]
}
```
------
1. Crea il ruolo `DomainExecution`. `` dovrebbe essere la Regione AWS in cui avviare il dominio.
```
aws iam create-role --region --role-name DomainExecution --assume-role-policy-document file://assume-role-policy.json
```
1. Crea un archivio denominato `domain-setting-policy.json` con i seguenti contenuti. Questa politica consente all' RStudioServerPro app di accedere alle risorse necessarie e consente ad Amazon SageMaker AI di avviare automaticamente un' RStudioServerPro app quando l' RStudioServerPro app esistente è in `Failed` stato `Deleted` or.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Sid": "VisualEditor0",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"license-manager:ExtendLicenseConsumption",
"license-manager:ListReceivedLicenses",
"license-manager:GetLicense",
"license-manager:CheckoutLicense",
"license-manager:CheckInLicense",
"logs:CreateLogDelivery",
"logs:CreateLogGroup",
"logs:CreateLogStream",
"logs:DeleteLogDelivery",
"logs:Describe*",
"logs:GetLogDelivery",
"logs:GetLogEvents",
"logs:ListLogDeliveries",
"logs:PutLogEvents",
"logs:PutResourcePolicy",
"logs:UpdateLogDelivery",
"sagemaker:CreateApp"
],
"Resource": "*"
}
]
}
```
------
1. Crea la policy di impostazione del dominio collegata al ruolo `DomainExecution`. Tieni presente il `PolicyArn` indicato nella risposta, dovrai inserire quell'ARN nelle fasi seguenti.
```
aws iam create-policy --region --policy-name domain-setting-policy --policy-document file://domain-setting-policy.json
```
1. Collega `domain-setting-policy` al ruolo `DomainExecution`. Usa il `PolicyArn` restituito nella fase precedente.
```
aws iam attach-role-policy --role-name DomainExecution --policy-arn
```
## Crea un dominio Amazon SageMaker AI con RStudio l'app
L' RStudioServerPro app viene avviata automaticamente quando crei un dominio Amazon SageMaker AI utilizzando il comando `create-domain` CLI con il `RStudioServerProDomainSettings` parametro specificato. All'avvio dell' RStudioServerPro App, Amazon SageMaker AI verifica la presenza di una RStudio licenza valida nell'account e non riesce a creare il dominio se la licenza non viene trovata.
La creazione di un dominio Amazon SageMaker AI varia in base al metodo di autenticazione e al tipo di rete. Queste opzioni devono essere utilizzate insieme, selezionando un metodo di autenticazione e un tipo di connessione di rete. Per ulteriori informazioni sui requisiti per creare un nuovo dominio, consulta [CreateDomain](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateDomain.html).
Sono supportati i seguenti metodi di autenticazione.
+ `IAM Auth`
+ `SSO Auth`
Sono supportati i seguenti tipi di connessione di rete:
+ `PublicInternet`
+ `VPCOnly`
### Metodi di autenticazione
**Modalità di autenticazione IAM**
Di seguito viene illustrato come creare un dominio Amazon SageMaker AI con RStudio abilitato e un tipo di `IAM Auth` rete. Per ulteriori informazioni su AWS Identity and Access Management, consulta [Cos'è IAM?](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/introduction.html) .
+ `DomainExecutionRoleArn` dovrebbe essere l'ARN per il ruolo creato nella fase precedente.
+ `ExecutionRole`è l'ARN del ruolo assegnato agli utenti nel dominio Amazon SageMaker AI.
+ `vpc-id`dovrebbe essere l'ID del tuo Amazon Virtual Private Cloud. `subnet-ids`dovrebbe essere un elenco di sottoreti separato da spazi. IDs [Per informazioni su `vpc-id` and`subnet-ids`, consulta VPCs and subnet.](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/VPC_Subnets.html)
+ `RStudioPackageManagerUrl`e `RStudioConnectUrl` sono opzionali e devono essere impostati rispettivamente sul server RStudio Package Manager e RStudio Connect. URLs
+ `app-network-access-type` deve essere `PublicInternetOnly` o `VPCOnly`.
```
aws sagemaker create-domain --region --domain-name \
--auth-mode IAM \
--default-user-settings ExecutionRole= \
--domain-settings RStudioServerProDomainSettings={RStudioPackageManagerUrl=<,RStudioConnectUrl=<,DomainExecutionRoleArn=} \
--vpc-id \
--subnet-ids \
--app-network-access-type
```
**Autenticazione tramite il Centro identità IAM**
Di seguito viene illustrato come creare un dominio Amazon SageMaker AI con RStudio abilitato e un tipo di `SSO Auth` rete. AWS IAM Identity Center deve essere abilitato per la regione in cui viene lanciato il dominio. Per ulteriori informazioni su IAM Identity Center, consulta [What is AWS IAM Identity Center?](https://docs.aws.amazon.com/singlesignon/latest/userguide/what-is.html) .
+ `DomainExecutionRoleArn` dovrebbe essere l'ARN per il ruolo creato nella fase precedente.
+ `ExecutionRole`è l'ARN del ruolo assegnato agli utenti nel dominio Amazon SageMaker AI.
+ `vpc-id`dovrebbe essere l'ID del tuo Amazon Virtual Private Cloud. `subnet-ids`dovrebbe essere un elenco di sottoreti separato da spazi. IDs [Per informazioni su `vpc-id` and`subnet-ids`, consulta VPCs and subnet.](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/VPC_Subnets.html)
+ `RStudioPackageManagerUrl`e `RStudioConnectUrl` sono opzionali e devono essere impostati rispettivamente sul server RStudio Package Manager e RStudio Connect. URLs
+ `app-network-access-type` deve essere `PublicInternetOnly` o `VPCOnly`.
```
aws sagemaker create-domain --region --domain-name \
--auth-mode SSO \
--default-user-settings ExecutionRole= \
--domain-settings RStudioServerProDomainSettings={RStudioPackageManagerUrl=<,RStudioConnectUrl=<,DomainExecutionRoleArn=} \
--vpc-id \
--subnet-ids \
--app-network-access-type
```
### Tipi di connessione
**PublicInternet/Tipo di rete Internet diretta**
Di seguito viene illustrato come creare un dominio Amazon SageMaker AI con RStudio abilitato e un tipo di `PublicInternet` rete.
+ `DomainExecutionRoleArn` dovrebbe essere l'ARN per il ruolo creato nella fase precedente.
+ `ExecutionRole`è l'ARN del ruolo assegnato agli utenti nel dominio Amazon SageMaker AI.
+ `vpc-id`dovrebbe essere l'ID del tuo Amazon Virtual Private Cloud. `subnet-ids`dovrebbe essere un elenco di sottoreti separato da spazi. IDs [Per informazioni su `vpc-id` and`subnet-ids`, consulta VPCs and subnet.](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/VPC_Subnets.html)
+ `RStudioPackageManagerUrl`e `RStudioConnectUrl` sono opzionali e devono essere impostati rispettivamente sul server RStudio Package Manager e RStudio Connect. URLs
+ `auth-mode` deve essere `SSO` o `IAM`.
```
aws sagemaker create-domain --region --domain-name \
--auth-mode \
--default-user-settings ExecutionRole= \
--domain-settings RStudioServerProDomainSettings={RStudioPackageManagerUrl=<,RStudioConnectUrl=<,DomainExecutionRoleArn=} \
--vpc-id \
--subnet-ids \
--app-network-access-type PublicInternetOnly
```
**VPCOnly mode**
Di seguito viene illustrato come avviare un dominio Amazon SageMaker AI con RStudio abilitato e un tipo di `VPCOnly` rete. Per ulteriori informazioni sull'utilizzo del tipo di accesso di rete `VPCOnly`, consulta [Connessione dei notebook Studio in un VPC a risorse esterne](studio-notebooks-and-internet-access.md).
+ `DomainExecutionRoleArn` dovrebbe essere l'ARN per il ruolo creato nella fase precedente.
+ `ExecutionRole`è l'ARN del ruolo assegnato agli utenti nel dominio Amazon SageMaker AI.
+ `vpc-id`dovrebbe essere l'ID del tuo Amazon Virtual Private Cloud. `subnet-ids`dovrebbe essere un elenco di sottoreti separato da spazi. IDs La tua sottorete privata deve essere in grado di accedere a Internet per effettuare una chiamata ad Amazon SageMaker AI AWS License Manager e/o disporre di endpoint Amazon VPC per Amazon SageMaker AI e. AWS License Manager[Per informazioni sugli endpoint Amazon VPC, consulta Interface [Amazon VPC endpoints](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/privatelink/vpce-interface.html) Per informazioni su `vpc-id` and, see and subnet. `subnet-ids` VPCs ](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/VPC_Subnets.html)
+ `SecurityGroups`deve consentire l'accesso in uscita all' SageMaker intelligenza artificiale e agli AWS License Manager endpoint di Amazon.
+ `auth-mode` deve essere `SSO` o `IAM`.
**Nota**
Quando utilizzi gli endpoint del cloud provato virtuale Amazon, il gruppo di sicurezza collegato agli endpoint del cloud provato virtuale Amazon deve consentire il traffico in entrata dal gruppo di sicurezza che passi come parte del parametro `domain-setting` della chiamata CLI `create-domain`.
Con RStudio Amazon SageMaker AI gestisce i gruppi di sicurezza per te. Ciò significa che Amazon SageMaker AI gestisce le regole dei gruppi di sicurezza per garantire RSessions l'accesso alle RStudio ServerPro app. Amazon SageMaker AI crea una regola del gruppo di sicurezza per profilo utente.
```
aws sagemaker create-domain --region --domain-name \
--auth-mode \
--default-user-settings SecurityGroups=,ExecutionRole= \
--domain-settings SecurityGroupIds=,RStudioServerProDomainSettings={DomainExecutionRoleArn=} \
--vpc-id \
--subnet-ids "" \
--app-network-access-type VPCOnly --app-security-group-management Service
```
Nota: l' RStudioServerPro app viene avviata da un profilo utente speciale denominato`domain-shared`. Di conseguenza, questa app non viene restituita come parte delle chiamate API `list-app` da nessun altro profilo utente.
Potrebbe essere necessario aumentare la quota di Amazon VPC nel tuo account per aumentare il numero di utenti. Per ulteriori informazioni, consulta la pagina relativa alle [quote di Amazon VPC](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/amazon-vpc-limits.html#vpc-limits-security-groups).
## Verifica della creazione del dominio
Utilizza il comando seguente per verificare che il tuo dominio sia stato creato con `Status` `InService`. `domain-id` viene aggiunto all’ARN dei domini. Ad esempio, `arn:aws:sagemaker:::domain/`.
```
aws sagemaker describe-domain --domain-id --region
```
# Aggiungi RStudio supporto a un dominio esistente
**Importante**
Le politiche IAM personalizzate che consentono ad Amazon SageMaker Studio o Amazon SageMaker Studio Classic di creare SageMaker risorse Amazon devono inoltre concedere le autorizzazioni per aggiungere tag a tali risorse. L’autorizzazione per aggiungere tag alle risorse è necessaria perché Studio e Studio Classic applicano automaticamente tag a tutte le risorse che creano. Se una policy IAM consente a Studio e Studio Classic di creare risorse ma non consente l'etichettatura, possono verificarsi errori AccessDenied "" durante il tentativo di creare risorse. Per ulteriori informazioni, consulta [Fornisci le autorizzazioni per etichettare SageMaker le risorse AI](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions).
[AWS politiche gestite per Amazon SageMaker AI](security-iam-awsmanpol.md)che danno i permessi per creare SageMaker risorse includono già le autorizzazioni per aggiungere tag durante la creazione di tali risorse.
Se hai aggiunto una RStudio licenza tramite AWS License Manager, puoi creare un nuovo dominio Amazon SageMaker AI con supporto per RStudio on SageMaker AI. Se disponi di un dominio esistente che non supporta RStudio, puoi aggiungere il RStudio supporto a quel dominio senza dover eliminare e ricreare il dominio.
L'argomento seguente descrive come aggiungere questo supporto.
## Prerequisiti
È necessario completare i seguenti passaggi prima di aggiornare il dominio corrente per aggiungere il supporto per RStudio on SageMaker AI.
+ Installazione e configurazione [AWS CLI versione 2](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/install-cliv2.html)
+ Configurazione di [AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-configure-quickstart.html#cli-configure-quickstart-config) con credenziali IAM
+ Crea un ruolo di esecuzione del dominio seguendo i passaggi descritti in [Creare un dominio SageMaker AI RStudio utilizzando AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/rstudio-create-cli.html#rstudio-create-cli-domainexecution). Questo ruolo IAM a livello di dominio è richiesto dall'app. RStudio ServerPro Il ruolo richiede l'accesso AWS License Manager per la verifica di una licenza Posit Workbench valida e Amazon CloudWatch Logs per la pubblicazione dei log del server.
+ [Implementa la tua RStudio licenza AWS License Manager seguendo i passaggi indicati nella licenza. RStudio](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/rstudio-license.html)
+ (Facoltativo) Se desideri utilizzare RStudio in `VPCOnly` modalità, completa i passaggi [RStudio in Solo VPC](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/rstudio-network.html).
+ Assicurati che i gruppi di sicurezza che hai configurato per ciascuno del tuo dominio soddisfino le quote [UserProfile](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateUserProfile.html)a livello di account. Quando configuri il profilo utente predefinito durante la creazione del dominio, puoi utilizzare il `DefaultUserSettings` parametro dell'[CreateDomain](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateDomain.html)API per aggiungere i profili utente `SecurityGroups` ereditati da tutti i profili utente creati nel dominio. Puoi anche fornire gruppi di sicurezza aggiuntivi per un utente specifico come parte del `UserSettings` parametro dell'[CreateUserProfile](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateUserProfile.html)API. Se hai aggiunto gruppi di sicurezza in questo modo, devi assicurarti che il numero totale di gruppi di sicurezza per profilo utente non superi la quota massima di 2 in modalità `VPCOnly` e 4 in modalità `PublicInternetOnly`. Se il numero totale di gruppi di sicurezza risultante per ogni profilo utente supera la quota, puoi combinare le regole di più gruppi di sicurezza in un unico gruppo di sicurezza.
## Aggiungi RStudio supporto a un dominio esistente
Dopo aver completato i prerequisiti, puoi aggiungere il RStudio supporto al tuo dominio esistente. I passaggi seguenti descrivono come aggiornare il dominio esistente per cui aggiungere il supporto. RStudio
### Fase 1. Elimina tutte le app nel dominio
Per aggiungere il supporto per RStudio il tuo dominio, SageMaker AI deve aggiornare i gruppi di sicurezza sottostanti per tutti i profili utente esistenti. Per completare questa operazione, devi eliminare tutte le app esistenti nel dominio e crearle di nuovo. Di seguito viene mostrato come eliminare tutte le app.
1. Elenca tutte le app del dominio.
```
aws sagemaker \
list-apps \
--domain-id-equals
```
1. Elimina tutte le app per ogni profilo utente nel dominio.
```
// JupyterServer apps
aws sagemaker \
delete-app \
--domain-id \
--user-profile-name \
--app-type JupyterServer \
--app-name
// KernelGateway apps
aws sagemaker \
delete-app \
--domain-id \
--user-profile-name \
--app-type KernelGateway \
--app-name
```
### Fase 2: aggiornare tutti i profili utente con il nuovo elenco di gruppi di sicurezza
Questa è un’azione una tantum che devi completare per tutti i profili utente esistenti nel tuo dominio dopo aver rifattorizzato i gruppi di sicurezza esistenti. Ciò impedisce di raggiungere la quota per il numero massimo di gruppi di sicurezza. La chiamata `UpdateUserProfile` API fallisce se l'utente ha delle app con [InService](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeApp.html#sagemaker-DescribeApp-response-Status)stato impostato. Elimina tutte le app, quindi chiama l'API `UpdateUserProfile` per aggiornare i gruppi di sicurezza.
**Nota**
Il seguente requisito per la `VPCOnly` modalità delineato in [Connect Amazon SageMaker Studio Classic Notebooks in un VPC a risorse esterne](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-notebooks-and-internet-access.html#studio-notebooks-and-internet-access-vpc-only) non è più necessario quando si aggiunge il RStudio supporto perché `AppSecurityGroupManagement` è gestito dal servizio AI: SageMaker
“[Traffico TCP all'interno del gruppo di sicurezza](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/security-group-rules-reference.html#sg-rules-other-instances). È necessario per la connettività tra l'app e le JupyterServer app. KernelGateway È necessario consentire l'accesso ad almeno le porte dell'intervallo `8192-65535`.”
```
aws sagemaker \
update-user-profile \
--domain-id \
--user-profile-name \
--user-settings "{\"SecurityGroups\": [\"\", \"\"]}"
```
### Fase 3 - Attivazione RStudio chiamando l' UpdateDomain API
1. Chiama l'[UpdateDomain](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UpdateDomain.html)API per aggiungere il supporto per RStudio on SageMaker AI. Il parametro `defaultusersettings` è necessario solo se hai rifattorizzato i gruppi di sicurezza predefiniti per i tuoi profili utente.
+ Per la modalità `VPCOnly`:
```
aws sagemaker \
update-domain \
--domain-id \
--app-security-group-management Service \
--domain-settings-for-update RStudioServerProDomainSettingsForUpdate={DomainExecutionRoleArn=} \
--default-user-settings "{\"SecurityGroups\": [\"\", \"\"]}"
```
+ Per la modalità `PublicInternetOnly`:
```
aws sagemaker \
update-domain \
--domain-id \
--domain-settings-for-update RStudioServerProDomainSettingsForUpdate={DomainExecutionRoleArn=} \
--default-user-settings "{\"SecurityGroups\": [\"\", \"\"]}"
```
1. Verifica che lo stato del dominio sia `InService`. Dopo lo stato del dominio`InService`, viene aggiunto il supporto per RStudio on SageMaker AI.
```
aws sagemaker \
describe-domain \
--domain-id
```
1. Verifica che lo stato dell' RStudioServerPro app `InService` utilizzi il seguente comando.
```
aws sagemaker list-apps --user-profile-name domain-shared
```
### Passaggio 4: aggiungere RStudio l'accesso per gli utenti esistenti
Come parte dell'aggiornamento nella Fase 3, SageMaker AI contrassegna come impostazione `DISABLED` predefinita tutti i profili utente esistenti nel dominio. RStudio [AccessStatus](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_RStudioServerProAppSettings.html#sagemaker-Type-RStudioServerProAppSettings-AccessStatus) Ciò impedisce il superamento del numero di utenti consentito dalla licenza corrente. Per aggiungere l'accesso per gli utenti esistenti, è disponibile una sola fase di attivazione. Esegui l'opt-in chiamando l'[UpdateUserProfile](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UpdateUserProfile.html)API con quanto segue: [RStudioServerProAppSettings](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UserSettings.html#sagemaker-Type-UserSettings-RStudioServerProAppSettings)
+ `AccessStatus` = `ENABLED`
+ *Facoltativo* - `UserGroup` = `R_STUDIO_USER` o `R_STUDIO_ADMIN`
```
aws sagemaker \
update-user-profile \
--domain-id \
--user-profile-name \
--user-settings "{\"RStudioServerProAppSettings\": {\"AccessStatus\": \"ENABLED\"}}"
```
**Nota**
Per impostazione predefinita, il numero di utenti a cui è possibile accedere RStudio è 60.
### Passaggio 5: disattiva RStudio l'accesso per i nuovi utenti
Se non diversamente specificato durante la chiamata`UpdateDomain`, RStudio il supporto viene aggiunto per impostazione predefinita per tutti i nuovi profili utente creati dopo aver aggiunto il supporto per RStudio on SageMaker AI. Per disattivare l'accesso per un nuovo profilo utente, è necessario impostare esplicitamente il parametro `AccessStatus` su `DISABLED` come parte della chiamata API `CreateUserProfile`. Se il parametro `AccessStatus` non è specificato come parte dell'API `CreateUserProfile`, lo stato di accesso predefinito è `ENABLED`.
```
aws sagemaker \
create-user-profile \
--domain-id \
--user-profile-name \
--user-settings "{\"RStudioServerProAppSettings\": {\"AccessStatus\": \"DISABLED\"}}"
```
# Immagini personalizzate con un' RStudio SageMaker intelligenza artificiale
Un' SageMaker immagine è un file che identifica i pacchetti linguistici e altre dipendenze necessari per l'esecuzione RStudio su Amazon SageMaker AI. SageMaker L'intelligenza artificiale utilizza queste immagini per creare un ambiente in cui correre. RStudio Amazon SageMaker AI fornisce un' RStudio immagine integrata da utilizzare. Se hai bisogno di funzionalità diverse, puoi portare le tue immagini personalizzate. Questa pagina fornisce informazioni sui concetti chiave per l'utilizzo di immagini personalizzate con RStudio on SageMaker AI. Il processo per utilizzare la propria immagine RStudio sull' SageMaker IA prevede tre passaggi:
1. Creazione di un'immagine personalizzata da un Dockerfile e inviala a un repository in Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR).
1. Crea un' SageMaker immagine che punti a un'immagine del contenitore in Amazon ECR e collegala al tuo dominio Amazon SageMaker AI.
1. Avvia una nuova sessione RStudio con la tua immagine personalizzata.
Puoi creare immagini e versioni di immagini e allegare versioni di immagini al tuo dominio, utilizzando il pannello di controllo SageMaker AI [AWS SDK per Python (Boto3)](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html), e il [AWS Command Line Interface (AWS CLI)](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sagemaker/). Puoi anche creare immagini e versioni di immagini utilizzando la console SageMaker AI, anche se non hai effettuato l'onboarding a un dominio.
I seguenti argomenti mostrano come trasferire la propria immagine RStudio su SageMaker AI creando, allegando e avviando un'immagine personalizzata.
## Terminologia chiave
La sezione seguente definisce i termini chiave per utilizzare la propria immagine RStudio sull' SageMaker IA.
+ **File Docker:** un file Docker è un file che identifica pacchetti linguistici e altre dipendenze della tua immagine Docker.
+ **Immagine Docker:** l'immagine Docker è un file Docker integrato. Questa immagine viene archiviata in Amazon ECR e funge da base per l'immagine SageMaker AI.
+ **SageMaker immagine:** Un' SageMaker immagine contiene un set di versioni di SageMaker immagini basate su immagini Docker.
+ **Versione immagine:** una versione immagine di un' SageMaker immagine rappresenta un'immagine Docker compatibile RStudio e archiviata in un repository Amazon ECR. Le singole versioni dell’immagine non sono modificabili. Queste versioni di immagini possono essere allegate a un dominio e utilizzate con RStudio un'intelligenza artificiale. SageMaker
# Completamento dei prerequisiti
È necessario completare i seguenti prerequisiti prima di utilizzare la propria immagine RStudio su Amazon SageMaker AI.
+ Se disponi di un dominio esistente creato prima del 7 aprile 2022, devi eliminare l' RStudioServerPro applicazione e ricrearla. RStudio Per informazioni sull'eliminazione di un’applicazione, consulta [Chiudi e aggiorna Amazon SageMaker Studio Classic](studio-tasks-update-studio.md).
+ Installa l'applicazione Docker. Per informazioni sulla configurazione di Docker, consulta [Orientation and setup](https://docs.docker.com/get-started/).
+ Crea una copia locale di un Dockerfile RStudio compatibile che funzioni con l'intelligenza artificiale. SageMaker Per informazioni sulla creazione di un RStudio dockerfile di esempio, consulta [Utilizzare un'immagine personalizzata per portare il proprio ambiente di sviluppo RStudio su Amazon SageMaker AI](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/use-a-custom-image-to-bring-your-own-development-environment-to-rstudio-on-amazon-sagemaker/).
+ Utilizza un ruolo di AWS Identity and Access Management esecuzione a cui è allegata la [AmazonSageMakerFullAccess](https://console.aws.amazon.com/iam/home?#/policies/arn:aws:iam::aws:policy/AmazonSageMakerFullAccess)policy. Se hai effettuato l'onboarding al dominio, puoi ottenere il ruolo dalla sezione **Riepilogo del dominio** del pannello di controllo SageMaker AI.
Aggiungi le seguenti autorizzazioni per accedere al servizio Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) al tuo ruolo di esecuzione.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement":[
{
"Sid": "VisualEditor0",
"Effect":"Allow",
"Action":[
"ecr:CreateRepository",
"ecr:BatchGetImage",
"ecr:CompleteLayerUpload",
"ecr:DescribeImages",
"ecr:DescribeRepositories",
"ecr:UploadLayerPart",
"ecr:ListImages",
"ecr:InitiateLayerUpload",
"ecr:BatchCheckLayerAvailability",
"ecr:PutImage"
],
"Resource": "*"
}
]
}
```
------
+ Installa e configura AWS CLI con la versione seguente (o superiore). Per informazioni sull'installazione di AWS CLI, vedere [Installazione o aggiornamento della versione più recente di AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html).
```
AWS CLI v1 >= 1.23.6
AWS CLI v2 >= 2.6.2
```
# Specifiche personalizzate RStudio dell'immagine
In questa guida, imparerai le specifiche personalizzate RStudio delle immagini da utilizzare quando porti la tua immagine. Esistono due set di requisiti che devi soddisfare con la tua RStudio immagine personalizzata per utilizzarla con Amazon SageMaker AI. Questi requisiti sono imposti da RStudio PBC e dalla piattaforma Amazon SageMaker Studio Classic. Se uno di questi set di requisiti non è soddisfatto, l'immagine personalizzata non funzionerà correttamente.
## RStudio Requisiti PBC
RStudio I requisiti PBC sono descritti nell'articolo [Utilizzo delle immagini Docker con RStudio RStudio Workbench/Server Pro, Launcher](https://support.rstudio.com/hc/en-us/articles/360019253393-Using-Docker-images-with-RStudio-Server-Pro-Launcher-and-Kubernetes) e Kubernetes. Segui le istruzioni contenute in questo articolo per creare la base dell'immagine personalizzata. RStudio
Per istruzioni su come installare più versioni R nella tua immagine personalizzata, vedi [Installazione di più versioni R in Linux](https://support.rstudio.com/hc/en-us/articles/215488098).
## Requisiti di Amazon SageMaker Studio Classic
Amazon SageMaker Studio Classic impone il seguente set di requisiti di installazione per l' RStudioimmagine.
+ È necessario utilizzare un'immagine di RStudio base di almeno`2025.05.1+513.pro3`. Per ulteriori informazioni, consulta [RStudio Controllo delle versioni](rstudio-version.md).
+ Devi istallare i seguenti pacchetti:
```
yum install -y sudo \
openjdk-11-jdk \
libpng-dev \
&& yum clean all \
&& /opt/R/${R_VERSION}/bin/R -e "install.packages('reticulate', repos='https://packagemanager.rstudio.com/cran/__linux__/centos7/latest')" \
&& /opt/python/${PYTHON_VERSION}/bin/pip install --upgrade \
'boto3>1.0<2.0' \
'awscli>1.0<2.0' \
'sagemaker[local]<3'
```
+ Devi fornire valori predefiniti per i valori dell’ambiente `RSTUDIO_CONNECT_URL` e `RSTUDIO_PACKAGE_MANAGER_URL` .
```
ENV RSTUDIO_CONNECT_URL "YOUR_CONNECT_URL"
ENV RSTUDIO_PACKAGE_MANAGER_URL "YOUR_PACKAGE_MANAGER_URL"
ENV RSTUDIO_FORCE_NON_ZERO_EXIT_CODE 1
```
Le seguenti specifiche generali si applicano all'immagine rappresentata da una versione RStudio dell'immagine.
**Esecuzione dell'immagine**
`ENTRYPOINT`e `CMD` le istruzioni vengono sovrascritte in modo che l'immagine venga eseguita come RSession applicazione.
**Arresto dell'immagine**
L’API `DeleteApp` invia l’equivalente di un comando `docker stop`. Gli altri processi nel contenitore non riceveranno i SIGKILL/SIGTERM segnali.
**File system**
Le directory `/opt/.sagemakerinternal` e `/opt/ml` sono riservate. I dati presenti in queste directory potrebbero non essere visibili durante il runtime.
**Dati utente**
Ogni utente in un dominio SageMaker AI ottiene una directory utente su un volume Amazon Elastic File System condiviso nell'immagine. La posizione della directory dell'utente corrente sul volume Amazon Elastic File System è `/home/sagemaker-user`.
**Metadati**
Un file di metadati si trova in `/opt/ml/metadata/resource-metadata.json`. Alle variabili definite nell'immagine non viene aggiunta alcuna variabile di ambiente. Per ulteriori informazioni, consulta [Ottenere i metadati dell’app](notebooks-run-and-manage-metadata.md#notebooks-run-and-manage-metadata-app).
**GPU**
In un'istanza GPU, l'immagine viene eseguita con l'opzione `--gpus`. Nell'immagine deve essere incluso solo il toolkit CUDA, non i driver NVIDIA. Per ulteriori informazioni, consulta [Guida per l'utente di NVIDIA](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/user-guide.html).
**Parametri e logging**
I log del RSession processo vengono inviati ad Amazon CloudWatch nell'account del cliente. Il nome del gruppo di log è `/aws/sagemaker/studio`. Il nome del flusso di log è `$domainID/$userProfileName/RSession/$appName`.
**Dimensione dell’immagine**
La dimensione dell'immagine è limitata a 25 GB. Per visualizzare le dimensioni della tua immagine, esegui `docker image ls`.
# Crea un'immagine personalizzata RStudio
**Importante**
Le politiche IAM personalizzate che consentono ad Amazon SageMaker Studio o Amazon SageMaker Studio Classic di creare SageMaker risorse Amazon devono inoltre concedere le autorizzazioni per aggiungere tag a tali risorse. L’autorizzazione per aggiungere tag alle risorse è necessaria perché Studio e Studio Classic applicano automaticamente tag a tutte le risorse che creano. Se una policy IAM consente a Studio e Studio Classic di creare risorse ma non consente l'etichettatura, possono verificarsi errori AccessDenied "" durante il tentativo di creare risorse. Per ulteriori informazioni, consulta [Fornisci le autorizzazioni per etichettare SageMaker le risorse AI](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions).
[AWS politiche gestite per Amazon SageMaker AI](security-iam-awsmanpol.md)che danno i permessi per creare SageMaker risorse includono già le autorizzazioni per aggiungere tag durante la creazione di tali risorse.
Questo argomento descrive come creare un' RStudio immagine personalizzata utilizzando la console SageMaker AI e il. AWS CLI Se si utilizza il AWS CLI, è necessario eseguire la procedura dal computer locale. I seguenti passaggi non funzionano in Amazon SageMaker Studio Classic.
Quando crei un'immagine, l' SageMaker intelligenza artificiale crea anche una versione iniziale dell'immagine. Ogni versione dell’immagine rappresenta un'immagine del container presente in [Amazon Elastic Container Registry (ECR)](https://console.aws.amazon.com/ecr/). L'immagine del contenitore deve soddisfare i requisiti per essere utilizzata in RStudio. Per ulteriori informazioni, consulta [Specifiche personalizzate RStudio dell'immagine](rstudio-byoi-specs.md).
Per informazioni su come testare l'immagine localmente e risolvere i problemi più comuni, consultate il repository [SageMaker Studio Custom Image Samples](https://github.com/aws-samples/sagemaker-studio-custom-image-samples/blob/main/DEVELOPMENT.md).
**Topics**
+ [
## Aggiungi un'immagine di SageMaker contenitore RStudio Docker compatibile con l'intelligenza artificiale ad Amazon ECR
](#rstudio-byoi-sdk-add-container-image)
+ [
## Creare un' SageMaker immagine dalla console
](#rstudio-byoi-create-console)
+ [
## Crea un'immagine da AWS CLI
](#rstudio-byoi-create-cli)
## Aggiungi un'immagine di SageMaker contenitore RStudio Docker compatibile con l'intelligenza artificiale ad Amazon ECR
Esegui le fasi seguenti per aggiungere un'immagine del container Docker ad Amazon ECR:
+ Crea un repository Amazon ECR.
+ Effettua l'autenticazione su Amazon ECR.
+ Crea un'immagine Docker compatibile con l'intelligenza SageMaker artificiale. RStudio
+ Inserisci l'immagine nel repository Amazon ECR.
**Nota**
L'archivio Amazon ECR deve trovarsi nello Regione AWS stesso dominio.
**Per creare e aggiungere un'immagine Docker da un container ad Amazon ECR**
1. Crea un repository in Amazon ECR tramite la AWS CLI. Per creare il repository utilizzando la console Amazon ECR, consulta la sezione [Creating a repository](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/repository-create.html).
```
aws ecr create-repository \
--repository-name rstudio-custom \
--image-scanning-configuration scanOnPush=true
```
Risposta:
```
{
"repository": {
"repositoryArn": "arn:aws:ecr:us-east-2:acct-id:repository/rstudio-custom",
"registryId": "acct-id",
"repositoryName": "rstudio-custom",
"repositoryUri": "acct-id.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/rstudio-custom",
...
}
}
```
1. Effettua l'autenticazione su Amazon ECR utilizzando l'URI del repository restituito come risposta dal comando `create-repository`. Assicurarsi che l'applicazione Docker sia in esecuzione. Per ulteriori informazioni, consultare [Autenticazione dei registri](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/Registries.html#registry_auth).
```
aws ecr get-login-password | \
docker login --username AWS --password-stdin
```
Risposta:
```
Login Succeeded
```
1. Creazione dell'immagine Docker. Esegui il comando seguente dalla directory che include il tuo Dockerfile.
```
docker build .
```
1. Etichetta l'immagine creata con un tag unico.
```
docker tag ":"
```
1. Inserisci l'immagine del container nel repository Amazon ECR. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione [ImagePush](https://docs.docker.com/engine/api/v1.40/#operation/ImagePush)[Pushing an image.](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/docker-push-ecr-image.html)
```
docker push :
```
Risposta:
```
The push refers to repository [.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/rstudio-custom]
r: digest: size: 3066
```
## Creare un' SageMaker immagine dalla console
**Come creare un’immagine**
1. Apri la console Amazon SageMaker AI all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
1. Nel pannello di navigazione sinistro scegli **Configurazioni admin**.
1. In **Configurazioni admin**, scegli **Immagini**.
1. Nella pagina **Immagini personalizzate**, scegli **Crea immagine**.
1. In **Origine dell’immagine**, inserisci il percorso di registrazione dell'immagine del container in Amazon ECR. Il percorso si presenta nel formato seguente:
` acct-id.dkr.ecr.region.amazonaws.com/repo-name[:tag] or [@digest] `
1. Seleziona **Successivo**.
1. In **Proprietà dell’immagine**, inserisci quanto segue:
+ Nome immagine: il nome deve essere univoco per il tuo account nella Regione AWS corrente.
+ (Facoltativo) Nome visualizzato dell'immagine – il nome visualizzato nell'interfaccia utente di dominio. Se non fornito, viene visualizzato `Image name`.
+ (Facoltativo) Descrizione: descrizione dell’immagine.
+ Ruolo IAM: al ruolo deve essere associata la [AmazonSageMakerFullAccess](https://console.aws.amazon.com/iam/home?#/policies/arn:aws:iam::aws:policy/AmazonSageMakerFullAccess)policy. Usa il menu a discesa per selezionare una delle seguenti opzioni:
+ Crea un nuovo ruolo – specifica eventuali bucket Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) a cui desideri che i tuoi notebook abbiano accesso. Se preferisci non consentire l'accesso ad altri bucket, scegli **Nessuno**.
SageMaker L'intelligenza artificiale associa la `AmazonSageMakerFullAccess` policy al ruolo. Il ruolo consente agli utenti dei notebook di accedere ai bucket Amazon S3 elencati accanto ai segni di spunta.
+ Inserisci un ARN personalizzato per il ruolo IAM: inserisci il nome della risorsa Amazon (ARN) del ruolo IAM.
+ Usa un ruolo esistente: scegli dell’elenco uno dei tuoi ruoli già esistenti.
+ (Facoltativo) Tagga l’immagine: scegli **Aggiungi nuovo tag**. Puoi aggiungere fino a 50 tag. I tag sono ricercabili utilizzando la console SageMaker AI o l'`Search`API SageMaker AI.
1. In **Tipo di immagine**, seleziona RStudio immagine.
1. Seleziona **Invia**.
La nuova immagine viene visualizzata nell'elenco **Immagini personalizzate** ed evidenziata per qualche secondo. Una volta che l'immagine è stata creata con successo, puoi scegliere il nome dell'immagine per visualizzarne le proprietà o scegliere **Crea versione** per crearne un'altra versione.
**Per creare un'altra versione dell'immagine**
1. Scegli **Crea versione** sulla stessa riga dell'immagine.
1. In **Origine immagine**, inserisci il percorso di registrazione dell'immagine Amazon ECR. L'immagine non deve essere la stessa utilizzata in una versione precedente dell'immagine SageMaker AI.
Per utilizzare l'immagine personalizzata in RStudio, devi allegarla al tuo dominio. Per ulteriori informazioni, consulta [Allega un' SageMaker immagine personalizzata](rstudio-byoi-attach.md).
## Crea un'immagine da AWS CLI
Questa sezione mostra come creare un' SageMaker immagine Amazon personalizzata utilizzando AWS CLI.
Utilizza i seguenti passaggi per creare un' SageMaker immagine:
+ Creazione di `Image`.
+ Creazione di `ImageVersion`.
+ Creazione di un file di configurazione.
+ Creazione di `AppImageConfig`.
**Per creare le entità SageMaker dell'immagine**
1. Crea un' SageMaker immagine. Il ruolo ARN deve avere almeno la policy collegata `AmazonSageMakerFullAccessPolicy`.
```
aws sagemaker create-image \
--image-name rstudio-custom-image \
--role-arn arn:aws:iam:::role/service-role/
```
Risposta:
```
{
"ImageArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-2:acct-id:image/rstudio-custom-image"
}
```
1. Crea una versione SageMaker dell'immagine dall'immagine. Passa il valore di tag univoco che hai scelto quando hai inviato l'immagine ad Amazon ECR.
```
aws sagemaker create-image-version \
--image-name rstudio-custom-image \
--base-image :
```
Risposta:
```
{
"ImageVersionArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-2:acct-id:image-version/rstudio-image/1"
}
```
1. Verifica che la versione dell'immagine sia stata creata correttamente.
```
aws sagemaker describe-image-version \
--image-name rstudio-custom-image \
--version 1
```
Risposta:
```
{
"ImageVersionArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-2:acct-id:image-version/rstudio-custom-image/1",
"ImageVersionStatus": "CREATED"
}
```
**Nota**
Se l’esito è `"ImageVersionStatus": "CREATED_FAILED"`, l’esito include anche il motivo dell'errore. Un problema di autorizzazioni è una causa di errore comune. Puoi anche controllare i tuoi Amazon CloudWatch Logs. Il nome del gruppo di log è `/aws/sagemaker/studio`. Il nome del flusso di log è `$domainID/$userProfileName/KernelGateway/$appName`.
1. Creazione di un file di configurazione denominato `app-image-config-input.json`. L'app image config viene utilizzata per la configurazione dell'esecuzione di un' SageMaker immagine come applicazione Kernel Gateway.
```
{
"AppImageConfigName": "rstudio-custom-config"
}
```
1. Crea il file AppImageConfig utilizzando il file creato nel passaggio precedente.
```
aws sagemaker create-app-image-config \
--cli-input-json file://app-image-config-input.json
```
Risposta:
```
{
"AppImageConfigArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-2:acct-id:app-image-config/r-image-config"
}
```
# Allega un' SageMaker immagine personalizzata
**Importante**
Le politiche IAM personalizzate che consentono ad Amazon SageMaker Studio o Amazon SageMaker Studio Classic di creare SageMaker risorse Amazon devono inoltre concedere le autorizzazioni per aggiungere tag a tali risorse. L’autorizzazione per aggiungere tag alle risorse è necessaria perché Studio e Studio Classic applicano automaticamente tag a tutte le risorse che creano. Se una policy IAM consente a Studio e Studio Classic di creare risorse ma non consente l'etichettatura, possono verificarsi errori AccessDenied "" durante il tentativo di creare risorse. Per ulteriori informazioni, consulta [Fornisci le autorizzazioni per etichettare SageMaker le risorse AI](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions).
[AWS politiche gestite per Amazon SageMaker AI](security-iam-awsmanpol.md)che danno i permessi per creare SageMaker risorse includono già le autorizzazioni per aggiungere tag durante la creazione di tali risorse.
Questa guida mostra come allegare un' RStudio immagine personalizzata al tuo dominio Amazon SageMaker AI utilizzando la console SageMaker AI o il AWS Command Line Interface (AWS CLI).
Per utilizzare un' SageMaker immagine personalizzata, devi allegare un' RStudio immagine personalizzata al tuo dominio. Quando alleghi una versione dell'immagine, questa appare nel RStudio Launcher ed è disponibile nell'elenco a discesa **Seleziona immagine**. È possibile utilizzare il menu a discesa per modificare l'immagine utilizzata da. RStudio
Esiste un limite al numero di versioni immagine che possono essere collegate. Una volta raggiunto il limite, devi prima scollegare una versione in modo da poter collegare una versione diversa dell'immagine.
**Topics**
+ [
## Collegamento di una versione dell’immagine al tuo dominio utilizzando la console
](#rstudio-byoi-attach-console)
+ [
## Allega una versione dell'immagine esistente al tuo dominio utilizzando il AWS CLI
](#rstudio-byoi-attach-cli)
## Collegamento di una versione dell’immagine al tuo dominio utilizzando la console
Puoi allegare una versione SageMaker dell'immagine personalizzata al tuo dominio utilizzando il pannello di controllo della console SageMaker AI. Puoi anche creare un' SageMaker immagine personalizzata e una versione dell'immagine e quindi allegare quella versione al tuo dominio.
**Per collegare un'immagine esistente**
1. Apri la console Amazon SageMaker AI all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli **Configurazioni admin**.
1. In **Configurazioni di amministrazione**, scegli **Domini**.
1. Seleziona il dominio desiderato.
1. Scegliere **Environment** (Ambiente).
1. In **Immagini Custom SageMaker Studio Classic allegate al dominio**, scegli **Allega immagine**.
1. Per **Origine immagine**, scegliere **Immagine esistente** o **Nuova immagine**.
Se selezioni **Immagine esistente**, scegli un'immagine dall'Amazon SageMaker image store.
Se selezioni **Nuova immagine**, fornisci il percorso del registro Amazon ECR per la tua immagine Docker. Il percorso deve essere nella stessa Regione AWS del dominio. Il repository Amazon ECR deve trovarsi nello stesso account del tuo dominio oppure devono essere abilitate le autorizzazioni multiaccount per l' SageMaker IA.
1. Seleziona un’immagine esistente dall'elenco.
1. Seleziona una versione dell'immagine dall'elenco.
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. Inserisci i valori per **Nome immagine**, **Nome immagine visualizzato** e **Descrizione**.
1. Seleziona il ruolo IAM. Per ulteriori informazioni, consulta [Crea un'immagine personalizzata RStudio](rstudio-byoi-create.md).
1. (Facoltativo) Aggiunta di tag all'immagine.
1. (Facoltativo) Scegli **Aggiungi nuovo tag**, quindi aggiungi un tag di configurazione.
1. **Per **Tipo di immagine**, seleziona Immagine. RStudio**
1. Seleziona **Invia**.
Attendi che la versione dell'immagine venga collegata al dominio. Una volta collegata, la versione viene visualizzata nella lista **Immagini personalizzate** ed evidenziata per qualche secondo.
## Allega una versione dell'immagine esistente al tuo dominio utilizzando il AWS CLI
Vengono presentati due metodi per collegare la versione dell’immagine al dominio utilizzando la AWS CLI. Con il primo metodo, crei un nuovo dominio con la versione collegata. Questo metodo è più semplice, ma è necessario specificare le informazioni e il ruolo di esecuzione di Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) necessari per creare il dominio.
Se hai già effettuato l’onboarding nel dominio, puoi utilizzare il secondo metodo per collegare la versione dell’immagine al dominio corrente. In questo caso, non devi specificare le informazioni e il ruolo di esecuzione di Amazon VPC. Dopo aver collegato la versione, elimina tutte le applicazioni del dominio e riavvia RStudio.
### Allega l' SageMaker immagine a un nuovo dominio
Per utilizzare questo metodo, è necessario specificare un ruolo di esecuzione a cui è associata la [AmazonSageMakerFullAccess](https://console.aws.amazon.com/iam/home?#/policies/arn:aws:iam::aws:policy/AmazonSageMakerFullAccess)policy.
Utilizza i seguenti passaggi per creare il dominio e allegare l'immagine SageMaker AI personalizzata:
+ Ottieni l'ID VPC e la sottorete predefiniti. IDs
+ Crea il file di configurazione per il dominio, il quale specifica l'immagine.
+ Crea il dominio con il file di configurazione.
**Per aggiungere l' SageMaker immagine personalizzata al tuo dominio**
1. Ottieni l’ID del tuo VPC predefinito.
```
aws ec2 describe-vpcs \
--filters Name=isDefault,Values=true \
--query "Vpcs[0].VpcId" --output text
```
Risposta:
```
vpc-xxxxxxxx
```
1. Ottieni la tua sottorete predefinita IDs utilizzando l'ID VPC del passaggio precedente.
```
aws ec2 describe-subnets \
--filters Name=vpc-id,Values= \
--query "Subnets[*].SubnetId" --output json
```
Risposta:
```
[
"subnet-b55171dd",
"subnet-8a5f99c6",
"subnet-e88d1392"
]
```
1. Crea un file di configurazione denominato `create-domain-input.json`. Inserisci l'ID VPC, la sottorete IDs e `AppImageConfigName` dai passaggi precedenti. `ImageName` Poiché `ImageVersionNumber` non è specificato, si usa la versione più recente dell'immagine, che, in questo caso, è anche l'unica. Il ruolo di esecuzione deve soddisfare i requisiti di [Completamento dei prerequisiti](rstudio-byoi-prerequisites.md).
```
{
"DomainName": "domain-with-custom-r-image",
"VpcId": "",
"SubnetIds": [
""
],
"DomainSettings": {
"RStudioServerProDomainSettings": {
"DomainExecutionRoleArn": ""
}
},
"DefaultUserSettings": {
"ExecutionRole": "",
"RSessionAppSettings": {
"CustomImages": [
{
"AppImageConfigName": "rstudio-custom-config",
"ImageName": "rstudio-custom-image"
}
]
}
},
"AuthMode": "IAM"
}
```
1. Crea il dominio con l'immagine personalizzata SageMaker allegata.
```
aws sagemaker create-domain \
--cli-input-json file://create-domain-input.json
```
Risposta:
```
{
"DomainArn": "arn:aws:sagemaker:region:acct-id:domain/domain-id",
"Url": "https://domain-id.studio.region.sagemaker.aws/..."
}
```
### Allega l' SageMaker immagine a un dominio esistente
Questo metodo si basa sul presupposto che sia già stato effettuato l’onboarding in un dominio. Per ulteriori informazioni, consulta [Panoramica del dominio Amazon SageMaker AI](gs-studio-onboard.md).
**Nota**
Devi eliminare tutte le applicazioni nel tuo dominio per aggiornarlo con la nuova versione dell’immagine. Per informazioni sull'eliminazione di queste applicazioni, consulta [Eliminare un dominio Amazon SageMaker AI](gs-studio-delete-domain.md).
Segui i passaggi seguenti per aggiungere l' SageMaker immagine al tuo dominio corrente.
+ Scarica il tuo `DomainID` dalla console SageMaker AI.
+ Usa il `DomainID` per ottenere `DefaultUserSettings` per il dominio.
+ Aggiungi `ImageName` e `AppImageConfig` come `CustomImage` a `DefaultUserSettings`.
+ Aggiornamento del tuo dominio per includere l'immagine personalizzata.
**Per aggiungere l' SageMaker immagine personalizzata al tuo dominio**
1. Apri la console Amazon SageMaker AI all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli **Configurazioni admin**.
1. In **Configurazioni di amministrazione**, scegli **Domini**.
1. Seleziona il dominio desiderato.
1. Scegli **Impostazioni del dominio**.
1. In **Impostazioni generali**, trova l’**ID dominio**. L'ID è nel formato seguente: `d-xxxxxxxxxxxx`.
1. Utilizza l'ID del dominio per generare la descrizione del dominio.
```
aws sagemaker describe-domain \
--domain-id
```
Risposta:
```
{
"DomainId": "d-xxxxxxxxxxxx",
"DefaultUserSettings": {
"KernelGatewayAppSettings": {
"CustomImages": [
],
...
}
}
}
```
1. Salva la sezione `DefaultUserSettings` della risposta in un file denominato `update-domain-input.json`.
1. Inserisci `ImageName` e `AppImageConfigName` delle fasi precedenti come immagine personalizzata. Poiché `ImageVersionNumber` non è specificato, si usa la versione più recente dell'immagine, che, in questo caso, è anche l'unica.
```
{
"DefaultUserSettings": {
"RSessionAppSettings": {
"CustomImages": [
{
"ImageName": "rstudio-custom-image",
"AppImageConfigName": "rstudio-custom-config"
}
]
}
}
}
```
1. Utilizza l'ID del dominio e il file delle impostazioni utente predefinite per aggiornare il dominio.
```
aws sagemaker update-domain \
--domain-id \
--cli-input-json file://update-domain-input.json
```
Risposta:
```
{
"DomainArn": "arn:aws:sagemaker:region:acct-id:domain/domain-id"
}
```
1. Elimina l'applicazione `RStudioServerPro`. È necessario riavviare l'applicazione `RStudioServerPro` condivisa dal dominio per consentire all'interfaccia utente di RStudio Launcher di rilevare le ultime modifiche.
```
aws sagemaker delete-app \
--domain-id --user-profile-name domain-shared \
--app-type RStudioServerPro --app-name default
```
1. Crea una nuova applicazione `RStudioServerPro`. È necessario creare questa applicazione utilizzando AWS CLI.
```
aws sagemaker create-app \
--domain-id --user-profile-name domain-shared \
--app-type RStudioServerPro --app-name default
```
# Avvia un'immagine personalizzata in SageMaker RStudio
Puoi usare l'immagine personalizzata quando avvii un' RStudio applicazione dalla console. Dopo aver creato l' SageMaker immagine personalizzata e averla associata al dominio, l'immagine viene visualizzata nella finestra di dialogo di selezione delle immagini del Launcher. RStudio Per avviare una nuova RStudio app, segui i passaggi indicati [Avvia RSessions dal RStudio Launcher](rstudio-launcher.md) e seleziona l'immagine personalizzata come mostrato nell'immagine seguente.
![\[Schermata del RStudio programma di avvio con menu a discesa delle immagini.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/images/rstudio-launcher-custom.png)
# Pulizia delle risorse di immagini
Questa guida mostra come ripulire le risorse di RStudio immagini create nelle sezioni precedenti. Per eliminare un'immagine, completa i seguenti passaggi utilizzando la console SageMaker AI o il AWS CLI, come mostrato in questa guida.
+ Scollega l'immagine e le relative versioni dal tuo dominio Amazon SageMaker AI.
+ Elimina l'immagine, la versione dell'immagine e la configurazione dell'immagine nell'app.
Dopo aver completato queste fasi, puoi eliminare l'immagine e il repository del container da Amazon ECR. Per ulteriori informazioni su come eliminare l'immagine e il repository del container , consulta la sezione [Eliminazione di un repository](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/repository-delete.html).
## Pulisci le risorse dalla console SageMaker AI
Quando si scollega un'immagine da un dominio, vengono scollegate anche tutte le versioni dell'immagine. Quando un'immagine viene scollegata, tutti gli utenti del dominio perdono l'accesso alle versioni dell'immagine.
**Per scollegare un'immagine**
1. Apri la console Amazon SageMaker AI all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli **Configurazioni admin**.
1. In **Configurazioni di amministrazione**, scegli **Domini**.
1. Seleziona il dominio desiderato.
1. Scegliere **Environment** (Ambiente).
1. In **Immagini personalizzate collegate al dominio**, seleziona l'immagine, quindi scegli **Scollega**.
1. (Facoltativo) Per eliminare l'immagine e tutte le versioni dall' SageMaker IA, seleziona **Elimina anche le immagini selezionate...** . Questa azione non elimina le immagini associate da Amazon ECR.
1. Seleziona **Scollega**.
## Ripulisci le risorse di AWS CLI
**Per eliminare le risorse**
1. Scollega l'immagine e le versioni delle immagini dal tuo dominio inoltrando al dominio un elenco di immagini personalizzate vuoto. Apri il file `update-domain-input.json` creato in [Allega l' SageMaker immagine al tuo dominio attuale](studio-byoi-attach.md#studio-byoi-sdk-attach-current-domain).
1. Elimina le immagini personalizzate `RSessionAppSettings` e quindi salva il file. Non modificare le immagini personalizzate `KernelGatewayAppSettings`.
```
{
"DomainId": "d-xxxxxxxxxxxx",
"DefaultUserSettings": {
"KernelGatewayAppSettings": {
"CustomImages": [
],
...
},
"RSessionAppSettings": {
"CustomImages": [
],
"DefaultResourceSpec": {
}
...
}
}
}
```
1. Utilizza l'ID del dominio e il file delle impostazioni utente predefinite per aggiornare il dominio.
```
aws sagemaker update-domain \
--domain-id \
--cli-input-json file://update-domain-input.json
```
Risposta:
```
{
"DomainArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-2:acct-id:domain/d-xxxxxxxxxxxx"
}
```
1. Elimina la configurazione dell'immagine dell'app.
```
aws sagemaker delete-app-image-config \
--app-image-config-name rstudio-image-config
```
1. Eliminare l' SageMaker immagine, eliminando anche tutte le versioni dell'immagine. Le immagini dei container in Amazon ECR rappresentate dalle versioni delle immagini non vengono eliminate.
```
aws sagemaker delete-image \
--image-name rstudio-image
```
# Crea un utente da utilizzare RStudio
**Importante**
Le politiche IAM personalizzate che consentono ad Amazon SageMaker Studio o Amazon SageMaker Studio Classic di creare SageMaker risorse Amazon devono inoltre concedere le autorizzazioni per aggiungere tag a tali risorse. L’autorizzazione per aggiungere tag alle risorse è necessaria perché Studio e Studio Classic applicano automaticamente tag a tutte le risorse che creano. Se una policy IAM consente a Studio e Studio Classic di creare risorse ma non consente l'etichettatura, possono verificarsi errori AccessDenied "" durante il tentativo di creare risorse. Per ulteriori informazioni, consulta [Fornisci le autorizzazioni per etichettare SageMaker le risorse AI](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions).
[AWS politiche gestite per Amazon SageMaker AI](security-iam-awsmanpol.md)che danno i permessi per creare SageMaker risorse includono già le autorizzazioni per aggiungere tag durante la creazione di tali risorse.
Dopo l'esecuzione del dominio Amazon SageMaker AI RStudio abilitato, puoi aggiungere profili utente (UserProfiles) al dominio. I seguenti argomenti mostrano come creare profili utente autorizzati all'uso RStudio e aggiornare un profilo utente esistente. Per informazioni su come eliminare un' RStudio app o un dominio, segui i passaggi in [Eliminare un dominio Amazon SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs-studio-delete-domain.html). UserProfile
**Nota**
Il limite per il numero totale di UserProfiles in un dominio Amazon SageMaker AI è 60.
Sono previsti due tipi di utenti:
+ Non autorizzato: questo utente non può accedere all' RStudio app.
+ Autorizzato: questo utente può accedere all' RStudio app e utilizzare una delle postazioni di RStudio licenza. Per impostazione predefinita, un nuovo utente è `Authorized` se il dominio è abilitato per RStudio.
La modifica dello stato di autorizzazione di un utente è valida solo da `Unauthorized` a `Authorized`. Se un utente è autorizzato, può ricevere uno dei seguenti livelli di accesso a RStudio.
+ RStudio Utente: Si tratta di un RStudio utente standard a cui può accedere RStudio.
+ RStudio Amministratore: l'amministratore del tuo dominio Amazon SageMaker AI ha la possibilità di creare utenti, aggiungere utenti esistenti e aggiornare le autorizzazioni degli utenti esistenti. Gli amministratori possono anche accedere alla dashboard amministrativa. RStudio Tuttavia, questo amministratore non è in grado di aggiornare i parametri gestiti da Amazon SageMaker AI.
## Metodi per creare un utente
I seguenti argomenti mostrano come creare un utente nel tuo dominio Amazon SageMaker AI RStudio abilitato.
**Crea una console utente**
Per creare un utente nel tuo dominio Amazon SageMaker AI RStudio abilitato dalla console, completa i passaggi indicati di seguito. [Aggiunta di profili utente](domain-user-profile-add.md)
**Crea CLI utente**
Il comando seguente mostra come aggiungere utenti a un dominio Amazon SageMaker AI con l'autenticazione IAM. Un utente può appartenere al gruppo utenti `R_STUDIO_USER` o `R_STUDIO_ADMIN`.
```
aws sagemaker create-user-profile --region \
--domain-id \
--user-profile-name \
--user-settings RStudioServerProAppSettings={UserGroup=}
```
Il comando seguente mostra come aggiungere utenti a un dominio Amazon SageMaker AI con autenticazione utilizzando IAM Identity Center. Un utente può appartenere al gruppo utenti `R_STUDIO_USER` o `R_STUDIO_ADMIN`.
```
aws sagemaker create-user-profile --region \
--domain-id \
--user-profile-name \
--user-settings RStudioServerProAppSettings={UserGroup=} \
--single-sign-on-user-identifier UserName \
--single-sign-on-user-value
```
# Accedi RStudio come altro utente
L'argomento seguente mostra come accedere ad RStudio Amazon SageMaker AI come altro utente.
1. Apri la console Amazon SageMaker AI all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli **Configurazioni admin**.
1. In **Configurazioni di amministrazione**, scegli **Domini**.
1. Seleziona il dominio contenente il profilo utente.
1. Seleziona un nome utente dall'elenco degli utenti. Si apre una nuova pagina con dettagli sul profilo utente e sulle app in esecuzione.
1. Seleziona **Avvia**.
1. Dal menu a discesa, seleziona **RStudio**di avviare un' RStudio istanza.
# Termina le sessioni per un altro utente
L'argomento seguente mostra come terminare le sessioni di un altro utente RStudio su Amazon SageMaker AI.
1. Nell'elenco delle app in esecuzione, scegli quella che intendi copiare.
1. Fai clic sul rispettivo pulsante **Elimina app** per l'app che stai eliminando.
# Usa la dashboard amministrativa RStudio
Questo argomento mostra come accedere e utilizzare il pannello di controllo RStudio amministrativo. Con la dashboard RStudio amministrativa, gli amministratori possono gestire gli utenti e RSessions visualizzare informazioni sull'utilizzo delle istanze RStudio del server e Amazon Logs. CloudWatch
## Avvia la dashboard amministrativa RStudio
L'`R_STUDIO_ADMIN`autorizzazione consente all'utente di accedere alla dashboard RStudio amministrativa. Un `R_STUDIO_ADMIN` utente può accedere alla dashboard RStudio amministrativa sostituendola manualmente `workspaces` con `admin` nel proprio RStudio URL. Di seguito viene illustrato come modificare l'URL per accedere al pannello di controllo RStudio amministrativo.
Ad esempio, il seguente RStudio URL:
```
https://.studio.us-east-2.sagemaker.aws/rstudio/default/s//workspaces
```
Può essere convertito in:
```
https://.studio.us-east-2.sagemaker.aws/rstudio/default/s//admin
```
## Scheda Pannello di controllo
Questa scheda offre una panoramica dell'utilizzo delle istanze del RStudio server, oltre a informazioni sul numero di istanze attive RSessions.
## Scheda Sessioni)
Questa scheda fornisce informazioni sulle unità attive RSessions, ad esempio l'utente che le ha avviate RSessions, l'ora in cui sono RSessions state eseguite e l'utilizzo delle risorse.
## Scheda Utenti
Questa scheda fornisce informazioni sugli utenti RStudio autorizzati nel dominio, ad esempio l'ora in cui RSession è stato avviato l'ultimo e l'utilizzo delle risorse.
## Scheda Statistiche
Questa scheda fornisce informazioni sull'utilizzo dell'istanza del RStudio server.
## Scheda Log
Questa scheda mostra Amazon CloudWatch Logs per l'istanza RStudio Server. Per ulteriori informazioni sulla registrazione degli eventi con Amazon CloudWatch Logs, consulta [Cos'è Amazon CloudWatch ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/WhatIsCloudWatchLogs.html) Logs? .
# Spegnere RStudio
**Importante**
Le politiche IAM personalizzate che consentono ad Amazon SageMaker Studio o Amazon SageMaker Studio Classic di creare SageMaker risorse Amazon devono inoltre concedere le autorizzazioni per aggiungere tag a tali risorse. L’autorizzazione per aggiungere tag alle risorse è necessaria perché Studio e Studio Classic applicano automaticamente tag a tutte le risorse che creano. Se una policy IAM consente a Studio e Studio Classic di creare risorse ma non consente l'etichettatura, possono verificarsi errori AccessDenied "" durante il tentativo di creare risorse. Per ulteriori informazioni, consulta [Fornisci le autorizzazioni per etichettare SageMaker le risorse AI](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions).
[AWS politiche gestite per Amazon SageMaker AI](security-iam-awsmanpol.md)che danno i permessi per creare SageMaker risorse includono già le autorizzazioni per aggiungere tag durante la creazione di tali risorse.
Per chiudere e riavviare Posit Workbench e l' RStudioServerPro app associata, devi prima chiudere tutte le app esistenti. RSessions Puoi chiudere le app RSession Gateway dall'interno RStudio. È quindi possibile chiudere l' RStudioServerPro app utilizzando il AWS CLI. Dopo aver chiuso l' RStudioServerPro app, devi riaprirla RStudio tramite la console SageMaker AI.
Qualsiasi informazione non salvata sul notebook viene persa nel processo. I dati utente nel volume Amazon EFS non subiscono alcun impatto.
**Nota**
Se utilizzi un'immagine personalizzata con RStudio, assicurati che l'immagine docker utilizzi una RStudio versione compatibile con la versione di Posit Workbench utilizzata dall' SageMaker IA dopo il riavvio dell'app. RStudio ServerPro
Negli argomenti seguenti viene illustrato come chiudere il RSession Gateway e RStudio ServerPro le app e riavviarli.
## Sospendere il RSessions
Completa la seguente procedura per sospendere tutti i tuoi. RSessions
1. Dal RStudio Launcher, identifica RSession quello che desideri sospendere.
1. Seleziona **Sospendi** per la sessione.
1. Ripeti l'operazione per tutti. RSessions
## Elimina il tuo RSessions
Completa la seguente procedura per spegnere tutti i tuoi RSessions.
1. Dal RStudio Launcher, identifica RSession quello che desideri eliminare.
1. Seleziona **Esci** per la sessione. Si apre una nuova finestra **Esci dalla sessione**.
1. Dalla finestra **Esci dalla sessione**, seleziona **Uscita forzata** per terminare tutti i processi secondari della sessione.
1. Seleziona **Esci dalla sessione** per confermare l'eliminazione della sessione.
1. Ripeti l'operazione per tutti RSessions.
## Elimina la tua RStudio ServerPro app
Esegui i seguenti comandi da AWS CLI per eliminare e riavviare l' RStudioServerProapp.
1. Elimina l' RStudioServerPro applicazione utilizzando l'ID di dominio corrente.
```
aws sagemaker delete-app \
--domain-id \
--user-profile-name domain-shared \
--app-type RStudioServerPro \
--app-name default
```
1. Ricrea l' RStudioServerPro applicazione.
```
aws sagemaker create-app \
--domain-id \
--user-profile-name domain-shared \
--app-type RStudioServerPro \
--app-name default
```
# Fatturazione e costi
Per tenere traccia dei costi associati al proprio RStudio ambiente, è possibile utilizzare il Gestione dei costi e fatturazione AWS servizio.Gestione dei costi e fatturazione AWS fornisce strumenti utili per aiutarvi a raccogliere informazioni relative ai costi e all'utilizzo, analizzare i fattori di costo e le tendenze di utilizzo e adottare misure per pianificare le spese. Per ulteriori informazioni, consulta [Cos’è Gestione di fatturazione e costi di AWS ?](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/billing-what-is.html) . Di seguito vengono descritti i componenti necessari per l'esecuzione RStudio su Amazon SageMaker AI e il modo in cui ogni componente influisce sulla fatturazione dell' RStudio istanza.
+ RStudio Licenza: è necessario acquistare una RStudio licenza. Non sono previsti costi aggiuntivi per l'utilizzo RStudio della licenza con Amazon SageMaker AI. Per ulteriori informazioni sulla tua RStudio licenza, consulta[Ottieni una RStudio licenza](rstudio-license.md).
+ RSession - Si tratta di sessioni RStudio di lavoro lanciate dagli utenti finali. L'addebito viene effettuato mentre RSession è in funzione.
+ RStudio Server: un server multi-tenant gestisce tutti i. RSessions È possibile scegliere il tipo di istanza su cui eseguire il RStudio server e pagare i relativi costi. L'istanza predefinita, “system”, è gratuita, ma puoi scegliere di pagare per livelli superiori. Per ulteriori informazioni sui tipi di istanza disponibili per il tuo RStudio Server, consulta[RStudioServerPro tipo di istanza](rstudio-select-instance.md).
**Monitoraggio della fatturazione a livello di utente**
Per monitorare la fatturazione a livello di utente utilizzando i tag di allocazione dei costi, consulta [Utilizzo dei tag di allocazione dei costi](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/cost-alloc-tags.html).
# Diagnostica i problemi e ottieni supporto
Le seguenti sezioni descrivono come diagnosticare i problemi con RStudio Amazon SageMaker AI. Per ricevere assistenza RStudio su Amazon SageMaker AI, contatta l'assistenza Amazon SageMaker AI. Per assistenza sull'acquisto di una RStudio licenza o sulla modifica del numero di postazioni di licenza, contatta [sales@rstudio.com](mailto:sales@rstudio.com).
## Aggiorna la versione
Se ricevi un avviso relativo a una mancata corrispondenza tra la versione della tua RStudio ServerPro app RSession e quella delle app, devi aggiornare la versione dell'app. RStudio ServerPro Per ulteriori informazioni, consulta [RStudio Controllo delle versioni](rstudio-version.md).
## Visualizza parametri e log
Puoi monitorare le prestazioni del tuo flusso di lavoro durante l'utilizzo RStudio su Amazon SageMaker AI. Visualizza i log di dati e le informazioni sulle metriche con la dashboard RStudio amministrativa o Amazon. CloudWatch
### Visualizza i RStudio log dalla dashboard amministrativa RStudio
Puoi visualizzare le metriche e i log direttamente dalla dashboard amministrativa. RStudio
1. Accedi al tuo **dominio Amazon SageMaker AI**.
1. Accedi alla dashboard RStudio amministrativa seguendo la procedura riportata di seguito[Usa la dashboard amministrativa RStudio](rstudio-admin.md).
1. Seleziona la scheda **Log**.
### Visualizza i tuoi RStudio log da Amazon CloudWatch Logs
Amazon CloudWatch monitora AWS le tue risorse e le applicazioni su cui esegui AWS in tempo reale. Puoi usare Amazon CloudWatch per raccogliere e monitorare i parametri, che sono variabili che puoi misurare per le tue risorse e applicazioni. Per assicurarti che RStudio le tue app dispongano delle autorizzazioni per Amazon CloudWatch, devi includere le autorizzazioni descritte in. [Panoramica del dominio Amazon SageMaker AI](gs-studio-onboard.md) Non è necessario eseguire alcuna configurazione per raccogliere Amazon CloudWatch Logs.
I passaggi seguenti mostrano come visualizzare Amazon CloudWatch Logs per il tuo RSession.
Questi log sono disponibili nel flusso di `/aws/sagemaker/studio` log proveniente dalla AWS CloudWatch console.
1. Apri la CloudWatch console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/).
1. Seleziona `Logs` dal lato sinistro. Dal menu a discesa, seleziona `Log groups`.
1. Sulla schermata `Log groups`, cerca `aws/sagemaker/studio`. Seleziona il gruppo di log
1. Sulla schermata `aws/sagemaker/studio``Log group`, vai alla scheda `Log streams`.
1. Per trovare i log per il tuo dominio, cerca `Log streams` utilizzando il seguente formato:
```
/domain-shared/rstudioserverpro/default
```